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定义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数，从而将K-均值算法很好地应用于半监督聚类问题。针对K-均值算法初始质心敏感的缺陷，用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间，迭代搜索找到较优的聚类质心，同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。算法在UCI的多个数据集上测试都得到了较好的聚类准确率。